[面試分享] foodpanda 富胖達產品分析師 (Product Analyst)

更新於 發佈於 閱讀時間約 5 分鐘
整體來說,foodpanda 面試過程滿順暢的。由於該職位主要負責亞太區產品相關的業務,所以同樣是全英文面試,慶幸的是亞洲人語速沒有歐美人士那麼快,不會聽得很吃力。面試內容和其他公司大同小異,圍繞在過往經驗和回家作業進行問答。對於技術能力上要求比較低,沒有太艱難的統計以及數學問題,更多圍繞在你對於產品的想法。

面試公司與職位

公司名稱: foodpanda (富胖達)

職位名稱: Product Analyst (TW TechHub)

面試時間: 2022

面試地點: remote

工作地點: Taiwan

結果: offer

其他: 全英文面試

面試內容

HR phone call > 一面 (45 mins) > 回家作業 (1 week) > Product Analytics Team - 作業探討 (60 mins) > Product Analytics Manager (30 mins)。大約一個月結束面試

HR Phone Call

就是和 HR 閒聊,會點一些感興趣的部分請你多說明,但由於面試對象並不是分析師,所以都是點到為止,也不會追問更多,主要是想了解你以及你是否對你做過的東西有把握,不只是瞎掰而已

(1) 自我介紹

(2) Why foodpanda

(3) 為什麼進入公司半年後就在找工作

(4) 詢問期望薪資

  • 請在面試前上 Glassdoor 或是其他網站查詢相同 title 的薪水,如果其 range 是你可以接受的,就不要和 HR 透露你的預期薪資,可以說「我現在不確定實際的工作內容以及職等,如果順利進入最後的話,再來針對薪資進行更多討論」
  • 如果調查完發現薪資不如預期,而且差異很大,儘量一開始就表明自己的期望,通常過高就會直接被拒絕,但這樣也省力

(5) 後續面試流程介紹


一面

一面主要是讓面試官認識你,會根據你的經驗進行問答,沒有太深入的探討,比較像是廣泛的了解你的技能樹點怎樣。也有問些景點的問題例如為什麼想加入這個團隊等等,應該是想要篩選和公司 Culture 相似的人選。

(1) 面試官自我介紹

(2) 自我介紹 (穿插問答)

(3) 舉一個實際 project 的經驗

(4) 為什麼選擇 foodpanda

(5) 介紹組織架構及後續面試流程


回家作業

Easy 程度的 SQL,沒有刻意刁難,題目也很容易理解。Case Study 的部分,剛好我在前公司有參與獎勵任務的設計,再加上當初的參考範本是 foodpanda 的產品,因此沒什麼困難度。對於沒有相關經驗的人,建議直接下載 app 然後玩一玩,也可以搜尋 Loyalty Program 的設計理念,先知道為什麼想要有獎勵任務,再來一步一步拆解其指標、設計 tracking 以及設計實驗。

(1) SQL

    • 可以直接透過 BigQuery 跑 SQL 觀測資料和算答案
    • 總共六小題,例如:計算人均 Session 數和頁面間的轉換率。基本上就算是 online test 也不會太難的題目,更何況可以讓你回家寫

(2) Case Study - Challenge & Rewards

    • 怎樣衡量成效、會選用哪些指標
    • 會收集怎樣的用戶行為
    • 該怎麼設計 A/B test

Product Analytics Team

完全環繞在回家作業上,會在你 present 的同時問些問題,並沒有太刁難,主要想要了解候選人有沒有產品思維,以及會如何思考

基本上這部分完全就是按照你的回答進行追問,每次會被問的問題雖不同,但應該大同小異,例如

  • 怎麼判斷專案成效?怎麼判斷這個改變是該系統帶來的?
  • 實驗設計中 MDE 會怎麼設立
  • 怎麼計算實驗所需時間的

Product Analytics Manager

(1) 面試官自我介紹

(2) 自我介紹

(3) 分享一個最有趣或最成功的專案

  • 是怎樣決定要做這個專案的?
  • 在這個專案遇到的挑戰是什麼?
  • 這是一個新的系統,想必會有很多不確定的東西,當今天和 Stekholder 或是 PM 有意見不合時怎麼處理?

額外討論 (30 mins)

這是我主動要求的 30 分鐘和 Hiring Manager 再一次的對談,並不在原先的面試流程當中。希望能夠在簽 offer 前確保自己有認知到實際的業務內容,並且充分了解個人職涯發展的可行性

(1) 工作上大方向會負責什麼?

(2) 有無自建 tracking system 還是全仰賴第三方平台

(3) 公司能提供的職涯規劃及協助

(4) Performance review 機制


總結

  • 技術要求不高,會基礎的 SQL 就可以應付面試內容,完全沒有考 python 或 R。現實生活中真的也不太會用到非常難的 SQL,更多時候是在考驗能否梳理邏輯並整理成 data pipeline,在很多公司這類工作會由 Data Engineer 負責而不是 Analyst,明確分工的大公司更是如此,當然 SQL 還是必備的技能,但在此面試中更著重的是 Product Mindset
  • 面試官都是有分析經驗的人,基本上瞎掰是不會被允許的,對於自己過往經驗最好能夠複習並且能明確的傳達專案想解決的問題,以及最終的成效如何
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